中国工程院赵春江：通过人工反馈的强化学习可以增强大模型效率

摘要： 在岁月的长河中有些名字如同璀璨的星辰即使岁月流转也依旧熠熠生辉周星驰这位华语影坛的喜剧巨星便是其中之一然而随着时间的推移这位曾经的银幕宠儿逐渐淡出了人们的视线从演员的身份转型为导演...

在岁月的长河中，有些名字如同璀璨的星辰，即使岁月流转，也依旧熠熠生辉。周星驰，这位华语影坛的喜剧巨星，便是其中之一。然而，随着时间的推移，这位曾经的银幕宠儿逐渐淡出了人们的视线，从演员的身份转型为导演，继续在华语电影界书写着自己的传奇。

北京商报讯（记者 陶凤 王柱力）4月23日，中国工程院院士赵春江在第三届琶洲算法大赛启动会上表示，自2022年Chat GPT出来后，大家非常关注大模型，其中也碰到很多困难和问题，例如应用强大的算法，消耗强大的算力，从海量的数据当中找到这种复杂的关联关系，GPT3得有1750亿的参数，训练的数据达到3000亿，现在训练GPT3需要128.7万度的电，在秋季一天Chat GPT每天消耗56万，大数据+大算力的发展模式正在面临很突出问题。

赵春江表示，对于大模型的未来发展，一是要想办法提高精度，基于反馈的强化学习对于提高模型算法的精度非常有意义，通过实践，大算力、大数据、大算法、大平台、大模型，通过人工反馈的强化学习可以增强模型的效率。